Yapay Zeka Antik Yazıtları Çözmeye Nasıl Yardımcı Oluyor?
Yapay zeka destekli yeni bir araç, tarihçilerin eski metinleri deşifre etmesine yardımcı olabilir. Ithaca, hasarlı yazıtların eksik metinlerini geri yükleyebilen, orijinal konumlarını belirleyebilen ve oluşturuldukları tarihi belirlemeye yardımcı olabili
- Yapay zeka destekli yeni bir araç, tarihçilerin eski metinleri deşifre etmesine yardımcı olabilir.
- Ithaca, hasarlı yazıtların eksik metinlerini geri yükleyebilen, orijinal konumlarını belirleyebilen ve oluşturuldukları tarihi belirlemeye yardımcı olabilen ilk derin sinir ağıdır.
- AI, verileri analiz ederek çok karmaşık kalıpları öğrenmede iyi olduğu için metnin konumu ve tarihi gibi eksik verileri doldurmak için kullanışlıdır.
Yapay zekadaki (AI) son gelişmeler, geçmişi anlama çabalarına güç veriyor.
DeepMind'deki AI araştırmacıları tarafından oluşturulan bir makine öğrenme modeli olan Ithaca, yeni bir makaleye göre eksik kelimeleri ve yazılı dilin yerini ve tarihini tahmin edebilir. Bu çaba, tarihçilerin eski el yazmalarını deşifre etmesine yardımcı olabilir.
Yakın tarihli makalenin ortak yazarı tarihçi Thea Sommerschield , Lifewire'a bir e-posta röportajında“Ithaca derin bir sinir ağıdır ve bu nedenle, büyük miktarda verideki gizli kalıpları bulma konusunda inanılmaz derecede yeteneklidir” dedi. “Bu tür kalıplar metinsel (dilbilgisel, sözdizimsel veya birçok metinde tekrarlanan bir 'formülle' bağlantılı) veya bağlamsal (belirli metin türlerinde tutarlı bir şekilde görünen belirli kelimeler: örneğin, Klasik Atina'dan 'ittifak, meclis, meclis...').”
Geçmişi Ortaya Çıkarmak
Sommerschield, Ithaca'nın hasarlı yazıtların eksik metnini geri yükleyebilen, orijinal konumlarını tanımlayabilen ve oluşturuldukları tarihi belirlemeye yardımcı olan ilk derin sinir ağı olduğunu söyledi.
Ithaca, Homer's Odyssey'deki Yunan adasının adını almıştır. Araştırmacılar, Ithaca'nın hasarlı metinleri geri yüklemede %62, orijinal konumlarını belirlemede %71 doğruluk elde ettiğini ve metinleri menşe tarihlerinden sonraki 30 yıl içinde tarihlendirebileceğini buldu.
Ithaca'nın görselleştirme yardımcıları, araştırmacıların sonuçları yorumlamasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Makalenin yazarları, tarihçilerin eski metinleri restore etmek için tek başına çalışırken %25 doğruluk elde ettiğini yazdı. Ancak, Ithaca'yı kullanırken tarihçinin performansı %72'ye yükselir, modelin performansını aşar ve insan-makine işbirliği potansiyelini gösterir.
“Ithaca, insan uzmanlar ve makine öğrenimi arasındaki işbirliğinin artan önemini gösteren yorumlanabilir çıktılar sunuyor ve görevleri işbirliği içinde ele almak için insan uzmanların derin öğrenme mimarileriyle eşleştirilmesinin hem insanların hem de modelin aynı görevlerde bireysel (yardımsız) performansını nasıl aşabileceğini gösteriyor. ” Sommerschield Lifewire'a söyledi.
Örneğin Sommerschield bir blog yazısında, Sokrates ve Perikles gibi önemli şahsiyetlerin yaşadığı bir zamanda yapılan bir dizi önemli Atina kararnamesinin tarihi konusunda tarihçilerin şu anda hemfikir olmadığını belirtti . Yeni kanıtlar MÖ 420'li yıllara ait bir tarih önerse de, kararnamelerin uzun süredir MÖ 446/445'ten önce yazıldığı düşünülüyor. "Küçük bir fark gibi görünse de, bu kararnameler Klasik Atina'nın siyasi tarihini anlamamız için temeldir" diye yazdı.
Ithaca'ya en yakın çalışma , Sommerschield ve işbirlikçilerinin 2019'da piyasaya sürdüğü Pythia adlı önceki bir makine öğrenme aracıdır . Pythia, derin sinir ağlarını kullanan ilk antik metin restorasyon modeliydi.
Sommerschield bir e-postada “Bugün Ithaca, epigrafın iş akışındaki üç merkezi görevi bütünsel olarak ele alan ilk model” dedi. "Pythia tarafından belirlenen önceki son teknoloji ürünü geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda coğrafi ve kronolojik ilişkilendirme için ilk kez ve benzeri görülmemiş bir ölçekte derin öğrenme kullanıyor."
Tarihçilere Yardımcı Olmak İçin Yapay Zeka
AI şirketi Singulos Research'ün CEO'su Brad Quinton Lifewire'a e-posta yoluyla AI'nın, verileri analiz ederek çok karmaşık kalıpları öğrenmede iyi olduğu için metnin konumu ve tarihi gibi eksik verileri doldurmak için kullanışlı olduğunu söyledi.
Quinton, "Yapay zeka, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, örneğin belirli bir metin ile oluşturulma tarihi ve yeri arasındaki kalıpları bulmak için çok sayıda "bilinen iyi" örneğe bakabilir. "Genellikle, bu kalıplar o kadar karmaşıktır ki, bir insan uzmanına açık olmazlar."
Eksik verileri tahmin etmek, makine öğrenimi tabanlı yapay zeka için yaygın bir görevdir. Örneğin, OpenAI'den GPT-3, bir cümledeki eksik kelimeleri veya hatta bir paragraftaki eksik cümleleri tahmin edebilir. Ve birçok AI tabanlı görüntü işleme sistemi, orijinalden neyin kaybolduğunu akıllıca tahmin ederek video ve görüntüleri geri yüklemek için kullanıldı.
Quinton, "Kavramsal olarak, araştırmacılar, sanatın veya araçların tarihini ve kökenini veya zaman içinde ve menşe yerine göre temeldeki stil ve teknikte bir değişiklik beklentisi olan diğer tarihi insan yapımı eserlerin tarihini ve kökenini belirlemek için benzer teknikleri kullanabilirler" dedi. .